Pour Jim Fan, scientifique senior en IA chez NVIDIA, le jeu vidéo Minecraft a servi de « soupe primordiale parfaite » pour ses recherches sur les agents d’IA ouverts.
Dans le dernier Podcast sur l’IA épisode, l’animateur Noah Kravitz a parlé avec Fan sur l’utilisation grands modèles de langage pour créer des agents IA – en particulier pour créer Voyager, un robot IA construit avec Chat GPT-4 qui peut jouer de manière autonome Minecraft.
Les agents d’IA sont des modèles qui « peuvent prendre des mesures de manière proactive, puis percevoir le monde, voir les conséquences de leurs actions, puis s’améliorer », a déclaré Fan. De nombreux agents IA actuels sont programmés pour atteindre des objectifs spécifiques, comme terminer un jeu le plus rapidement possible ou répondre à une question. Ils peuvent travailler de manière autonome vers un résultat particulier, mais ne disposent pas d’un organisme décisionnel plus large.
Fan se demandait s’il était possible d’avoir un « agent véritablement ouvert qui puisse être incité par un langage naturel arbitraire à faire des choses ouvertes, voire créatives ».
Mais il lui fallait un terrain de jeu flexible pour tester cette possibilité.
« Et c’est pourquoi nous avons trouvé Minecraft être une soupe primordiale presque parfaite pour l’émergence d’agents ouverts, car elle crée si bien l’environnement », a-t-il déclaré. Minecraft à la base, après tout, ne fixe pas d’objectif clé spécifique aux joueurs autre que celui de survivre et d’explorer librement le monde ouvert.
Cela est devenu le tremplin pour le projet de Fan, MineDojo, qui a finalement conduit à la création du robot IA Voyager.
« Voyager exploite la puissance de Chat GPT-4 pour écrire du code en Javascript à exécuter dans le jeu », a expliqué Fan. « GPT-4 examine ensuite le résultat, et s’il y a une erreur de JavaScript ou des commentaires de l’environnement, GPT-4 effectue une auto-réflexion et essaie de déboguer le code. »
Le robot apprend de ses erreurs et stocke les programmes correctement mis en œuvre dans une bibliothèque de compétences pour une utilisation future, permettant ainsi un « apprentissage tout au long de la vie ».
Dans le jeu, Voyager peut explorer de manière autonome pendant des heures, adaptant ses décisions en fonction de son environnement et développant des compétences pour combattre les monstres et trouver de la nourriture en cas de besoin.
« Nous constatons que tous ces comportements proviennent de la configuration du Voyager, de la bibliothèque de compétences et également du mécanisme de codage », a expliqué Fan. « Nous n’avons préprogrammé aucun de ces comportements. »
Il a ensuite parlé plus généralement de l’essor et de la trajectoire des LLM. Il prévoit de fortes applications dans les logiciels, les jeux et la robotique, ainsi que des discussions de plus en plus urgentes sur la sécurité de l’IA.
Fan encourage ceux qui cherchent à s’impliquer et à travailler avec des LLM à « simplement faire quelque chose », que ce soit en utilisant Ressources en ligne ou expérimenter des modèles d’IA basés sur un processeur et adaptés aux débutants.
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